我不知道你指的是什么样的融合，是矢量格网之间的融合，还是不同GIS平台之间的数据融合。从表现形式上看，地学数据可分为以下几类:①地质、地球物理、地球化学调查数据；(2)地形图、地质图、遥感图等图形图像资料；③各种实证和描述性数据。鉴于目前的研究现状，我们认为地学数据融合的关键问题是:①空间遥感数据与地面测量数据的融合；(2)地面测量数据之间的融合；③不同空间测量方法获得的数据融合；④定量数据与经验和知识数据的集成①地学数据的一般集成模式如下:1。数据包括传感器采集的直接数据和专家经验知识、描述性文字等间接数据；2.一是初级筛选，主要是对不同数量级、不同维度、不同形式的各种数据源的数据进行第一次归一化处理；3.然后初级处理就是对各种数据集的操作。
5、针对同一数据有多重数据来源的特性采用什么技术针对同一数据有多个数据源的特点，利用多源数据融合技术和多源数据融合技术对调查分析得到的所有信息进行综合，对信息进行统一评估，最终得到统一的信息技术。这项技术的目的是综合各种不同的数据信息，吸收不同数据源的特点，然后提取统一的、比单一数据更好、更丰富的信息。数据选择数据选择是多源数据融合的第一步。要保证数据选择的正确性，尽量选择合适的数据对象进行数据融合。如果数据对象选择不当，将直接影响多源数据融合后的效果。
6、云计算数据中心建设需融合哪些技术?1。云计算数据中心的构成云计算数据中心本质上由云计算平台和云计算服务构成。云计算服务包括通过各种通信手段向用户提供的应用、软件、工具和计算资源服务；云计算平台包括支持这些服务安全、可靠和高效运行的软件和硬件平台。通过云计算平台，整合一个或多个数据中心的软硬件，形成层次化的虚拟计算资源池，提供可动态部署和平滑扩展的计算、存储和网络通信能力，支持云计算服务的实现。
它以数据为中心，以虚拟化和调度技术为手段，通过建立物理的、可扩展的、可配置的、可绑定的计算资源池，整合分布在网络上的服务器集群和存储集群，结合动态分配和平滑扩展资源的能力，提供安全可靠的应用数据服务。2.云计算数据中心的实施流程云计算数据中心的实施不是一个简单的软硬件集成项目。在实施之前，需要认真评估和整体规划，充分考虑云计算数据中心的管理模式，将未来的运营模式纳入整体规划，充分发挥云计算平台的作用。
7、云计算数据中心建设需融合哪些技术云计算中可用的服务种类很多，但主要可以分为以下几类:SaaS，一种公共云，通过互联网上的浏览器交付应用。最受欢迎的商业SaaS应用程序是谷歌的GSuite和微软的Office365。在企业应用中，Salesforce是最好的。但是几乎所有的企业应用，包括从Oracle到SAP的ERP套件，都采用SaaS模型。
IaaS(asaservice)在基础层面，IaaS公有云提供商提供存储和计算服务。但是各大公有云提供商提供的服务都很惊人:高度可扩展的数据库、虚拟专用网、大数据分析、开发工具、机器学习、应用监控等等。AWS是第一家IaaS厂商，现在仍然是领导者，其次是微软Azure、谷歌云平台和IBMCloud.PaaSPaaS，AWS提供的服务和工作流专门针对开发者，他们可以使用共享的工具、流程和API来加速应用的开发、测试和部署。
8、数据融合作用数据融合一词始于20世纪70年代，90年代以来发展迅速。美国国防部实验室专家组在其1991年出版的《数据融合词典》中对数据融合的定义是:数据融合是对来自多传感器信息源的数据和信息进行组合、关联和组合，以获得更准确的位置估计和身份估计，从而实现对战场态势和威胁及其重要性的实时、完整评估的过程。物联网从感知层到应用层，各种信息的种类和数量成倍增长，需要分析的数据量也呈指数级增长。同时还涉及到各种异构网络或多系统之间的数据融合。如何从海量数据中及时挖掘出隐藏的信息和有效的数据，给数据处理带来了巨大的挑战，因此如何合理有效地对海量数据进行整合、挖掘和智能处理，是物联网面临的一个难题。
9、多传感器 数据融合技术的优点传感器融合是从多个雷达、激光雷达和摄像机收集输入，以形成车辆周围环境的单一模型或图像的能力。生成的模型更加准确，因为它可以平衡不同传感器的强度。然后，车辆系统可以使用传感器融合提供的信息来支持更智能的行动。每种传感器类型或“模式”都有其固有的优点和缺点。雷达即使在恶劣的天气条件下也能准确判断距离和速度，但它非常强大，但它不能阅读街道标志或“看到”交通灯的颜色。
然而，他们很容易被灰尘、阳光、雨雪或黑暗所愚弄。激光雷达可以精确探测物体，但没有摄像头或雷达的承载能力或承载能力，传感器融合使用软件算法来聚集来自每种传感器类型的数据，以提供最全面的、因此也是最准确的环境模型。它还可以通过一种称为内部和外部传感器融合的过程，将从机舱内部提取的数据关联起来，车辆还可以使用传感器融合来融合来自同一类型的多个传感器(例如雷达)的信息。
